Inteligencia Artificial en Educación actual
- 1. Ser docente en la era de las máquinas inteligentes Sergio Gabriel Logares slogares@gmail.com
- 2. ¿Qué es la inteligencia Artificial? 1 Conversar con una máquina 2 ¿Cómo puede la IA ayudar al docente? 3 ¿Cómo puede la IA ayudar al alumno? 4 Nuevos riesgos y desafíos de la IA generativa 5
- 4. 2023, el año de la inteligencia artificial
- 8. Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse una idea determinada de la realidad. ¿Qué es la inteligencia? Saber elegir entre opciones Etimológicamente: intus (“entre”) y legere (“escoger”).
- 9. ¿Qué es la inteligencia artificial? Son algoritmos capaces de ser ejecutados por una computadora y que pretenden simular, en algún sentido, el comportamiento de una entidad inteligente.
- 10. El término inteligencia artificial (IA) surgió en 1956 en un seminario de verano en Dartmouth College, Estados Unidos. ¿La IA es algo nuevo?
- 12. Hablaremos de inteligencia artificial cuando una máquina pueda replicar el comportamiento humano a tal punto que cuando interactuemos con esa máquina no la podamos distinguir de una persona. Alan Turing Test de Turing
- 13. Aprendizaje automático Métodos computacionales capaces de inferir reglas y patrones y sacar conclusiones a partir de grandes volúmenes de datos. Al utilizar estos algoritmos, la que aprende es la computadora.
- 14. Deep Blue vs. Kasparov 1996
- 15. La IA está entre nosotros hace rato…
- 20. Chat Transformador Generativo Preentrenado, asistente virtual capaz de mantener una conversación fluida, lanzado en noviembre de 2022 por la empresa OpenAI. Información verificada vs. información verosímil. Datos actualizados hasta 2021. Chat GPT
- 21. Meses transcurridos para llegar a los 100 millones de usuarios
- 23. La inteligencia artificial salió de la lámpara
- 24. ¿Cuáles son las fuentes de información?
- 35. Un asistente personal en quien delegar tareas
- 36. No solo sabe redactar y conversar
- 38. ¿Cómo puede la IA ayudar al docente? 3
- 39. Asistente para planificar clases o generar ideas para actividades y evaluaciones. Generación de imágenes e ilustraciones adecuadas para la actividad. Creación de presentaciones. Entrevistas a personajes de la ciencia o la historia. IA para el docente
- 42. Generadores de voces en off
- 70. Ayuda para retroalimentar a un estudiante
- 74. Entrevistar a personajes de la ciencia o la historia
- 76. ¿Cómo puede la IA ayudar al alumno? 4
- 77. Tutor personalizado. Un compañero más en el grupo. Fundamentar con diferentes fuentes, las producciones del ChatGPT. Identificar errores y sesgos. IA para el estudiante
- 80. El poder de las analogías
- 84. Nuevos riesgos y desafíos de la IA generativa 5
- 87. (…) primero que si uno no puede diferenciar si lo hizo una máquina o un humano quiere decir que lo del humano no había sido tan creativo como pensábamos. Y lo segundo, la verdad que puede ser una gran ayuda si los alumnos utilizan esto pero después tienen que ir al aula y criticarlo, defenderlo o despedazarlo. Diego Golombek
- 92. Chat PDF
- 94. “ChatGPT es a los trabajos de desarrollo y articulación de ideas lo que era Google a los exámenes de memoria” Bilinkis y Sigman
- 96. Mix de actividades presenciales y no presenciales. Incluir en las consignas elementos locales: entrevistas, algo que pasó en la clase. Reforzar la evaluación formativa. Conocimiento personalizado. Apelar a la integridad. Centrado en la colaboración. Entonces, ¿cómo evaluar?
- 100. a) Preguntas basadas en recursos específicos de la clase o en experiencias prácticas. b) Trabajos basados en proyectos que generen experiencias creativas de aprendizaje que desarrollen capacidades y conocimientos para situaciones reales y concretas. c) Textos sobre temáticas de interés genuino en los cuales deben expresar su voz, y analizar acontecimientos posteriores a 2021. Trabajos domiciliarios
- 103. El lado oscuro de la inteligencia artificial
- 109. Riesgos globales • La manipulación del comportamiento humano. • Profundización de los sesgos y la discriminación. • La falta de transparencia de los modelos. • La violación de la privacidad y el uso masivo de datos de entrenamiento. • Los sistemas de IA generativa que inventan contenidos creíbles pero falsos. • La fragilidad para cometer errores y ser engañados. • La profunda transformación del mercado laboral. • La concentración de poder en manos de quienes controlan hoy los sistemas de IA.
- 110. Conocer cómo trabaja esa área del saber, lo que hay dentro de la “caja negra”. Se busca generar un sano escepticismo. Mirar bajo el capot
- 113. El profesor que volvió antes de tiempo
- 116. ¡Muchas gracias! Sergio G. Logares slogares@gmail.com